sort()方法和sorted()函數的主要區別是：1.sort()直接在原列表上進行排序，2.sorted()返回一個新的排序列表，不影響原列表。使用key參數可以實現自定義排序規則，適用于復雜對象排序。
在python編程中，排序是常見的操作，而sort()方法和sorted()函數是我們手中最有力的工具之一。那么，sort()和sorted()到底有什么區別呢？簡單來說，sort()是列表對象的方法，直接在原列表上進行排序，而sorted()是內置函數，返回一個新的排序列表，不影響原列表。
讓我們深入探討一下Python中列表排序的奧秘吧。
在Python中，排序不僅僅是將元素從小到大排列這么簡單。它涉及到自定義排序規則、穩定性、時間復雜度等多個方面。在實際編程中，理解這些細節可以幫助我們寫出更高效、更靈活的代碼。
立即學習“Python免費學習筆記（深入）”；
比如說，我曾經在一個項目中需要對一組復雜對象進行排序。這些對象包含多個屬性，每個屬性都有不同的排序優先級。通過巧妙地使用key參數，我能夠輕松實現這個需求，并且代碼的可讀性和維護性都得到了提升。
下面我們就來看看sort()和sorted()的具體用法，以及一些常見的應用場景和優化技巧。
讓我們從一個簡單的例子開始：
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3] numbers.sort() print(numbers) # 輸出: [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 9]
這個例子展示了sort()方法的基本用法，它會將列表numbers按升序排列。注意，sort()直接修改了原列表。
如果你不想改變原列表，可以使用sorted()函數：
numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3] sorted_numbers = sorted(numbers) print(sorted_numbers) # 輸出: [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 9] print(numbers) # 輸出: [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3]
sorted()函數返回一個新的排序列表，原列表保持不變。
現在，讓我們來看看如何使用key參數來自定義排序規則。假設我們有一個包含字符串的列表，我們希望按字符串長度進行排序：
words = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date', 'elderberry'] sorted_words = sorted(words, key=len) print(sorted_words) # 輸出: ['date', 'apple', 'banana', 'cherry', 'elderberry']
在這個例子中，key=len告訴sorted()函數使用每個字符串的長度作為排序依據。
對于更復雜的排序需求，我們可以使用Lambda函數。例如，假設我們有一個包含字典的列表，每個字典表示一個學生的信息，我們希望按學生的年齡降序排序：
students = [ {'name': 'Alice', 'age': 20}, {'name': 'Bob', 'age': 22}, {'name': 'Charlie', 'age': 19} ] sorted_students = sorted(students, key=lambda x: x['age'], reverse=True) print(sorted_students) # 輸出: [{'name': 'Bob', 'age': 22}, {'name': 'Alice', 'age': 20}, {'name': 'Charlie', 'age': 19}]
在這個例子中，key=lambda x: x[‘age’]告訴sorted()函數使用每個字典的age值作為排序依據，reverse=True表示降序排序。
在實際應用中，排序操作的性能也是我們需要考慮的因素。Python的排序算法使用的是Timsort，一種基于插入排序和歸并排序的混合算法，時間復雜度為O(n log n)。這種算法在大多數情況下表現得很好，但在處理非常大的數據集時，我們可能需要考慮其他優化策略。
例如，如果我們需要對一個包含數百萬個元素的列表進行排序，我們可以考慮使用numpy庫，它提供了更高效的排序函數：
import numpy as np large_list = np.random.randint(0, 1000000, size=1000000) sorted_large_list = np.sort(large_list)
使用numpy的排序函數可以顯著提高大數據集的排序性能。
在實際項目中，我還遇到過一個有趣的案例：在一個電商平臺上，我們需要對商品進行排序，排序規則非常復雜，涉及到價格、銷量、評分等多個因素。通過使用Python的排序函數和自定義key函數，我們能夠靈活地實現這個需求，并且代碼的可維護性和可擴展性都得到了保證。
總的來說，Python的排序功能強大而靈活，無論是簡單的升序降序，還是復雜的自定義排序規則，都能輕松應對。通過合理使用sort()和sorted()，我們可以寫出高效、可讀性強的代碼，提升項目的整體質量。
